Ark: Een open-source Python-gebaseerd raamwerk voor robotleren

Samenvatting

Robotica heeft opmerkelijke vooruitgang geboekt op het gebied van hardware - van DARPA's Urban en Robotics Challenges tot het eerste humanoïde-robot kickbokstoernooi - maar commerciële autonomie blijft achter bij de vooruitgang in machine learning. Een belangrijke bottleneck is software: huidige robotstacks vereisen steile leercurves, expertise in low-level C/C++, gefragmenteerde tools en ingewikkelde hardware-integratie, in schril contrast met de Python-gerichte, goed gedocumenteerde ecosystemen die moderne AI hebben voortgestuwd. Wij introduceren ARK, een open-source, Python-first robotica-framework ontworpen om die kloof te dichten. ARK biedt een Gym-stijl omgevingsinterface waarmee gebruikers gegevens kunnen verzamelen, deze kunnen voorbewerken en beleidsregels kunnen trainen met behulp van state-of-the-art imitatie-leeralgoritmen (bijv. ACT, Diffusion Policy), terwijl ze naadloos kunnen schakelen tussen hoogwaardige simulatie en fysieke robots. Een lichtgewicht client-serverarchitectuur biedt netwerkgebaseerde publisher-subscriber communicatie, en optionele C/C++-bindings zorgen voor real-time prestaties wanneer nodig. ARK wordt geleverd met herbruikbare modules voor controle, SLAM, bewegingsplanning, systeemidentificatie en visualisatie, samen met native ROS-interoperabiliteit. Uitgebreide documentatie en casestudy's - van manipulatie tot mobiele navigatie - demonstreren snelle prototyping, moeiteloze hardware-uitwisseling en end-to-end pipelines die de gemakken van mainstream machine learning-workflows evenaren. Door robotica en AI-praktijken te verenigen onder een gemeenschappelijke Python-paraplu, verlaagt ARK de toegangsdrempels en versnelt het onderzoek en commerciële inzet van autonome robots.

English

Robotics has made remarkable hardware strides-from DARPA's Urban and Robotics Challenges to the first humanoid-robot kickboxing tournament-yet commercial autonomy still lags behind progress in machine learning. A major bottleneck is software: current robot stacks demand steep learning curves, low-level C/C++ expertise, fragmented tooling, and intricate hardware integration, in stark contrast to the Python-centric, well-documented ecosystems that propelled modern AI. We introduce ARK, an open-source, Python-first robotics framework designed to close that gap. ARK presents a Gym-style environment interface that allows users to collect data, preprocess it, and train policies using state-of-the-art imitation-learning algorithms (e.g., ACT, Diffusion Policy) while seamlessly toggling between high-fidelity simulation and physical robots. A lightweight client-server architecture provides networked publisher-subscriber communication, and optional C/C++ bindings ensure real-time performance when needed. ARK ships with reusable modules for control, SLAM, motion planning, system identification, and visualization, along with native ROS interoperability. Comprehensive documentation and case studies-from manipulation to mobile navigation-demonstrate rapid prototyping, effortless hardware swapping, and end-to-end pipelines that rival the convenience of mainstream machine-learning workflows. By unifying robotics and AI practices under a common Python umbrella, ARK lowers entry barriers and accelerates research and commercial deployment of autonomous robots.

Ark: Een open-source Python-gebaseerd raamwerk voor robotleren

Ark: An Open-source Python-based Framework for Robot Learning

Samenvatting

Support